python将二维数组升为一维数组 或 二维降为一维

文章目录

    • 1. 二维(多维)数组降为一维数组
    • 2. 一维数组升为 2 维数组

1. 二维(多维)数组降为一维数组

方法1: reshape()+concatenate 函数

  • 这个方法是间接法,利用 reshape() 函数的属性,间接的把二维数组转换为一维数组;
import numpy as np

mulArrays = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(list(np.concatenate(mulArrays.reshape((-1, 1), order="F"))))

Out[1]:
[1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9]

方法2: flatten() 函数

  • 推荐使用这个方法,这个方法是 numpy 自带的函数;
# coding = utf-8
import numpy as np
import random

# 把二维数组转换为一维数组
t1 = np.arange(12)
print(t1)
Out[0]: [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
t2 = t1.reshape(3, 4)
print(t2)
 
t3 = t2.reshape(t2.shape[0] * t2.shape[1], )
print(t3)
 
t4 = t2.flatten()
print(t4)

运行效果如下图所示:
python将二维数组升为一维数组 或 二维降为一维_第1张图片
可以看到这两种方式都可以把二维数组转换为一维数组,但是推荐使用 flatten() 函数,该方法也可以将多维数组转换为一维数组。

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [9, 8]])
b = a.flatten()
print(b)

输出结果为:[1, 2, 3, 4, 9, 8]

方法3: itertools.chain

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [9, 8]])

# 使用库函数
from itertools import chain
a_a = list(chain.from_iterable(a))
print(a_a)

输出结果为:[1, 2, 3, 4, 9, 8]

方法4: sum()

mulArrays = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(sum(mulArrays, []))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法5:operator.add + reduce

import operator
from functools import reduce
mulArrays = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(reduce(operator.add, mulArrays))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法6:列表推导式

mulArrays = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print([i for arr in mulArrays for i in arr])  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

2. 一维数组升为 2 维数组

方法1:numpy 方法

利用函数 reshape 或者是 resize

使用 reshape 的时候需要注意 reshape 的结果不改变,因此适用于还要用到原数组的情况。

使用 resize 会改变原数组,因此适用于一定需要修改后的结果为值的情况。

import numpy as np

x = np.arange(20)  # 生成数组
print(x)

result = x.reshape((4, 5))  # 将一维数组变成4行5列  原数组不会被修改或者覆盖
x.resize((2, 10))  # 覆盖原来的数据将新的结果给原来的数组
print(x)

输出结果

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]

[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]]

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